第1章　生成AIの土台をつくる

任せてよい仕事、任せてはいけない仕事

第2回 / 全10回　約7分

前回、生成AIは「次に来そうな言葉を選ぶ装置」だと確認しました。今回はそこから、具体的な線引きを作ります。

判断の基準は「正解が1つに決まるか」

得意・不得意を機能ごとに覚える必要はありません。1つの問いで、ほぼ判別できます。

その仕事の正解は、1つに決まっていますか？

正解が1つに決まる仕事ほど、生成AIは間違えます。逆に、正解の幅が広い仕事ほど強い。直感に反するかもしれませんが、理由は単純です。「それらしい」と「正しい」が一致しない領域が、まさに正解が1つの領域だからです。

図にすると、こういう軸です。

「たたき台」という考え方が中心になる

生成AIの使い方で、もっとも安定して成果が出るのはたたき台を作らせることです。

白紙から書き始めるのと、直すところから始めるのとでは、必要な労力がまったく違います。この差は、内容の良し悪しとは別に効いてきます。

たたき台に向くもの

• メールや文書の下書き
• 企画や構成の案出し
• 説明文の言い換え（専門的 → やさしく、長い → 短く）
• 自分が書いた文章への指摘出し

共通しているのは、最後に人が手を入れることが前提という点です。そのまま出す前提で使い始めた瞬間に、事故が起きます。

「できるが、確認が要る」という中間

多くの仕事は、白でも黒でもなく灰色です。ここが実務では一番多い。

たとえば「議事録の要約」は得意な仕事ですが、その中に日付・金額・人名が入っていれば、そこだけは正解が1つに決まります。つまり、要約という得意な仕事の中に、危険な部分が埋まっているわけです。

だから確認は、全体を読み直すのではなく、危ない部分だけを狙って見るのが効率的です。

優先して確認する場所

1. 数字（金額・日付・期限・数量）
2. 固有名詞（人名・社名・製品名）
3. 否定形（「〜ない」は読み飛ばすと意味が反転する）
4. 出典（本・論文・URL は実在するか）

この4つに絞るだけで、確認にかかる時間は現実的な範囲に収まります。

やってはいけない使い方

最後に、線を越える使い方をはっきりさせておきます。

• 医療・法律・税務などの判断を、そのまま採用する
• 事実確認をせずに、外部に出す文章として使う
• 人の評価や合否を、AIの出力だけで決める

これらは「AIの性能が上がれば解決する」問題ではありません。責任を負えるのは人だけという点が変わらないからです。

次回は、この「間違える」がなぜ起きるのかを、もう一段掘り下げます。仕組みが分かると、確認すべき場所の勘が働くようになります。

確認問題